编者按

在金融科技浪潮席卷全球的当下，数据分析与模型构建正成为投资决策的核心驱动力。为展现青年学者在金融实证研究领域的创新与担当，我们推出“金融研究前沿探索者”系列访谈，本期对话华林证券研究员许波。他深耕产业链传导分析和高频数据建模，致力于为新兴产业投资与金融市场监测提供科学工具。访谈内容聚焦其学术理念、实践应用与行业思考，以飨读者。

许波

华林证券股份有限公司研究员，主要从事金融工程与投资策略研究。在《财经管理》、《经济管理前沿》等核心期刊发表多篇学术论文，研究方向涵盖产业链金融、高频数据分析、新兴产业投资决策等。其研究成果注重理论与实践结合，为金融机构提供可落地的分析框架。

以数据模型洞察金融本质

01 您如何走上金融实证研究之路？

我的研究兴趣源于对金融市场复杂性的好奇。早期在券商的工作经历让我意识到，传统分析工具难以应对新兴产业的快速迭代和金融市场的实时波动。于是开始探索如何通过数据建模穿透表象，揭示内在规律。产业链传导分析和高频数据应用正是这一背景下的自然选择。

02 您的研究经历如何塑造当前方向？

我始终坚持问题导向。例如，在分析新能源、人工智能等新兴产业时，发现单一企业评估容易忽略产业链的联动效应，于是系统梳理了价格、资金、风险在产业链中的传导机制。另一方面，传统低频数据无法满足实时监测需求，又促使我深入研究高频数据的建模应用。这两条线共同构成了我的核心研究方向。

03 您的研究有哪些关键成果？

在产业链分析方面，我们提出了“环节聚焦+协同配置”的投资组合策略，帮助投资者识别核心价值环节，规避传导性风险。在高频数据领域，构建了从数据清洗到模型优化的全流程框架，应用于股票、外汇、债券市场的实时景气度监测。相关成果已发表于多篇论文，并逐步融入机构投资决策系统。

04 您的核心学术观点是什么？

第一，金融分析需动态化。新兴产业和金融市场具有强时效性，静态指标易失效。例如，高频数据能捕捉日内资金流向突变，而产业链传导分析可预判政策利好在各环节的扩散节奏。

第二，风险评估需系统化。孤立分析企业风险不足够，需通过传导机制识别系统性风险。比如某环节技术断供可能通过产业链迅速放大为行业危机。

第三，工具与经验需结合。模型是工具而非万能药，需结合行业认知验证。例如AI写作虽高效，但人类对政策语境的理解仍不可替代。

05 当前研究重点是什么？

正深化两方面的探索：一是完善产业链传导的量化模型，加入地缘政治、技术突变等外生变量；二是优化高频数据模型的实时性，通过边缘计算降低数据延迟。同时，关注AI驱动的新型投资工具与传统模型的融合路径。

06 金融研究哪些领域尚待突破？

一是跨学科整合不足。例如，写作学强调的文体共性规律与金融文本分析可结合，提升报告、公告的信息提取效率。

二是模型解释力提升。复杂机器学习模型如LSTM（长短期记忆网络）预测准度高但可解释性弱，需引入可解释AI技术。

三是中小机构应用门槛高。高频数据处理需强大算力，如何通过轻量化工具普惠更多市场主体是重要方向。

07 如何平衡研究与实践？

金融研究需“从市场中来，到市场中去”。我们与投资团队紧密合作，以实际问题驱动模型迭代。例如，在新能源板块波动中验证产业链风险传导模型，再通过回测优化参数。这种闭环机制使研究更具生命力。

08 对青年研究者的建议？

保持敏锐：金融环境瞬息万变，需持续关注技术迭代与政策创新。

夯实基础：熟练运用数据分析工具是前提，但经济金融理论根基决定洞察深度。

拥抱跨界：写作、心理学等领域的方法论常能启发金融研究新思路。

09 未来金融研究的关键趋势？

数据维度拓展：从传统交易数据到ESG、舆情等非结构化数据；

AI深度融合：生成式AI或重构投资报告生成、风险预警流程；

伦理规范共建：数据隐私、算法公平性将成行业焦点。

结语

许波的研究彰显了金融实证研究的价值：以数据为尺，以模型为镜，在复杂市场中寻找确定性。正如他所言，“分析师的价值不在于预测未来，而在于提供应对不确定性的工具箱。” 在数字经济时代，这种工具化思维正成为金融从业者的核心素养。

访谈团队

策划：金融研究前沿项目组

撰稿：李哲

审核：陈悦

编辑：许沥心